三重困境之上的智能体生态：鼎捷如何重构制造业AI的“生产关系”

2025年，中国制造业AI应用市场规模剑指800亿元，IDC预测全球AI解决方案市场将在2027年突破5000亿美元。然而，对制造业而言，技术越是繁荣，“最后一公里”就越是崎岖。这不是技术能力的短缺，而是“生产关系”的断裂。鼎捷数智给出的答案，是一个名为“Agent Store”的智能体生态平台。它的出现，正在将制造业AI推入工业化量产时代。

一、AI落地的三重困境

鼎捷认为制造业AI落地面临着“三重困境”。首先是技术门槛高，通用模型看不懂设备异构数据，无法适配不同工艺、不同赛道的专用需求。第二是开发成本高场景碎片化，每家企业、每道工序的需求都不相同，定制开发成本高昂且难以复用。第三是生态协同门槛高，技术供应商重研发轻应用，制造企业缺AI落地能力，供需两端隔空对话，始终无法完成“最后一公里”的对接。这三重困境的出现，并不是算法精度问题，也不是算力短缺问题，是产业供需关系错位导致的结构性断裂。

二、Agent Store：作为“智能资本交易所”的平台实验

2025年6月，鼎捷在武汉数智未来峰会上发布企业智能体生成套件——鼎捷Agent Store。作为国内首个聚焦制造业AI应用的生态平台，Agent Store可不简单，拆解其设计逻辑，会发现它具备三重层层递进的应用功能，对应着三重困境的解决方案。

第一层，用行业知识降低技术门槛。

制造业AI难落地，根本原因不是模型不够强，而是模型“看不懂”制造业。通用大模型擅长文本对话，却读不懂设备振动频率的异常含义、看不明白排产单里的隐性约束条件。

鼎捷的解法，是将43年积累的行业Know-how“预装”进智能体。每个在Agent Store上架的智能体，都不是通用模型的简单套壳，而是自带对应场景的工艺认知、设备特性与流程逻辑。专利Agent能读懂专利审查的规则范式，智能客服Agent预置了制造业售后对话的故障树模型。企业无需从零训练模型，甚至无需理解算法逻辑，只需“即插即用”，智能体便能精准解读该场景下的异构数据。这是从“教会企业用AI”到“AI适配企业”的范式转换。

第二层，用标准封装化解成本困局。

制造业AI的另一个死结是定制成本。每个客户的设备型号不同、工艺流程不同、数据基础不同，传统模式下几乎每个项目都要重新开发。而定制意味着高成本，高成本意味着难以规模化，无法规模化则意味着供应商没有持续迭代的动力——这是一个自我锁死的负向循环。

鼎捷Agent Store的破局点，在于将智能体从“定制件”改造为“标准件”。平台定义了统一的Agent封装与部署协议，开发者按照标准接口开发一次，即可在多个客户侧规模化复制。企业无需承担高昂的定制开发费用，也无需经历漫长的试错周期，因为解决方案已在其他相似场景中被验证。

第三层，用生态协同打破单点创新的天花板。

截至2025年底，鼎捷Agent Store已接入超过10家优质ISV的100余款垂直场景智能体，覆盖装备制造、汽车零部件、电子半导体、化工新材料等80余个制造业细分领域，贯通研发、生产、供应链、质量、ESG五大核心场景。

这组数据的意义不在于数量，而在于结构。这些智能体不是鼎捷一家开发的，而是来自数十家生态伙伴的共创。平台内置的智能推荐算法，能够根据企业的行业属性、业务痛点、数据基础，精准匹配最适配的智能解决方案。一家中小企业无需遍历上百款产品，系统会自动推送它“应该拥有”的那一款。

三、智能资产的公共化

鼎捷Agent Store的独特价值，在于它让制造业的智能能力从私有定制走向公共复用，让行业Know-how从个人经验走向平台资产，让技术供应商与制造企业的关系从零和博弈走向正和共创。当一位工程师在Agent Store上花三分钟下载一个专利Agent，他购买的不仅是一个工具，更是鼎捷四十余年制造业积累、数十家ISV的持续迭代、以及无数同行企业共同验证的最佳实践。